在当今数字化时代，大数据技术已经逐渐渗透到各行各业，为各个领域的发展带来了革命性的变革。特别是在银行审计领域，大数据技术的应用更是发挥着举足轻重的作用。
但由于数据的体量巨大，需要建立一个专门的系统对这些数据进行整合、分析，以便审计人员更好地使用数据系统成果，提高审计效率。
首先，构建专用的审计系统。在银行审计中，银行数据通常来自多个渠道和系统，包括核心业务系统、信贷管理系统、反洗钱管理系统、风险管理系统、EAST系统等诸多系统。由于各系统的数据庞杂，如果通过人工进行数据筛选来查找问题，犹如大海捞针，效率低下。大丰农商行科技管理部依托SQL语言进行开发，建立审计人员专用的审计系统，由科技管理部将各系统产生数据进行预处理，包括数据清洗、转换和标准化，分类打包后，每日更新至审计系统，审计人员只需通过审计系统进行简单操作，通过建立审计模型将数据关联，来提取审计人员需要的数据。
其次，通过审计系统来发现风险。通过审计系统，建立审计模型，将相关数据进行关联、筛选、转换，对银行的数据进行深度挖掘，以发现内部控制环节中的薄弱点和风险点。例如，通过建立模型，对信贷资金流向、员工异常行为、反洗钱可疑资金流动等进行分析，可以帮助审计人员迅速锁定风险点，提高审计的针对性和效率。
同时在审计系统应用中，通过建立RPA机器人，将各类审计模型分类打包放入RAP机器人中，如建立反洗审计模型集、贷后管理模型集、非法中介模型集、员工行为模型集等。每月初审计系统进行模型数据自动跑批，生成数据自动发送给相关审计人员，由审计人员对生成的数据进行二次分析来发现风险点，有助于银行及时采取相应的风险防范措施，降低潜在损失。
再次，提升审计团队能力，保障数据安全。在审计系统应用的过程中，审计团队需要不断提升自己的数据分析能力和技术能力。这包括学习SQL编程语言、审计系统操作、计算机操作等，以便更好地利用审计系统进行审计工作。同时在审计系统的应用过程中，保障数据安全是至关重要的。首先严格管理操作号的申请、使用，明确操作号申请、使用的权限；其次，对审计人员审计系统生成数据的使用，采取多种措施来确保数据的安全性和完整性，包括使用加密技术、访问控制、审计日志、U盘导出数据审批等。同时，还需要遵守相关法律法规和行业标准，确保数据的合法性和合规性。
总之，审计系统在银行审计中的应用为审计工作带来了诸多创新和效率提升。银行需要积极探索和应用大数据技术，提升审计工作的质量和效率，为银行的风险管理和稳健发展提供有力支持。 王骏
